- 深度學(xué)習(xí)自制訓(xùn)練集 內(nèi)容精選 換一換
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了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法,了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程,實(shí)操M(fèi)indSpore模型開發(fā),并在ModelArts平臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè),完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提:登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰 2. 準(zhǔn)備MNIST數(shù)據(jù)集 3. 準(zhǔn)備訓(xùn)練腳本來自:百科
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發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自:百科ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練,使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來自:專題
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4、部分企業(yè)業(yè)務(wù)連續(xù)性要求很高,零中斷割接上云,該訴求對(duì)應(yīng)用架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)是一個(gè)很大挑戰(zhàn); 5、企業(yè)業(yè)務(wù)IT架構(gòu)過于復(fù)雜,企業(yè)IT部門不能獨(dú)自制定遷移方案; 6、企業(yè)擔(dān)心上云后沒有持續(xù)運(yùn)維,業(yè)務(wù)優(yōu)化的能力。 如何應(yīng)對(duì)云遷移挑戰(zhàn)? 應(yīng)對(duì)策略一:專業(yè)的服務(wù) 專業(yè)化遷移實(shí)施服務(wù),多層級(jí)、多場(chǎng)景交付能力保障來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra來自:百科段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注,怎么用? 在ModelArts管理控制臺(tái),選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測(cè)”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱,進(jìn)入數(shù)據(jù)集概覽頁(yè)。然后,單來自:百科Turbo高性能,加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng),無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自:專題
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